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Modified from the advice from Sato-san (生成系 -> 生成)

00-course-setup/translations/ja-jp/README.md

@@ -134,4 +134,4 @@ GitHub codespaces を使用して API キーを安全に管理するためには
 
 ## それでは、始めましょう
 
-このレッスンを修了するために必要な手順をすべて完了したので、[生成系 AI と大規模言語モデルの紹介](../../../01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) から始めましょう。
+このレッスンを修了するために必要な手順をすべて完了したので、[生成 AI と大規模言語モデルの紹介](../../../01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) から始めましょう。

01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md

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-# 生成系 AI と大規模言語モデルの紹介
+# 生成 AI と大規模言語モデルの紹介
 
 [![Introduction to Generative AI and Large Language Models](../../images/01-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)](https://youtu.be/vf_mZrn8ibc?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)
 
 > *(上記の画像をクリックすると、レッスン・ビデオを表示します)*
 
-生成系 AI は、テキストや画像などのコンテンツを生成する人工知能です。この技術が素晴らしいのは、AI を誰にでも使えるようにしている所で、自然言語で書いた文章やテキスト・プロンプトだけで利用できる点です。
+生成 AI は、テキストや画像などのコンテンツを生成する人工知能です。この技術が素晴らしいのは、AI を誰にでも使えるようにしている所で、自然言語で書いた文章やテキスト・プロンプトだけで利用できる点です。
 価値あることを成し遂げるために、Java や SQL のような言語を学ぶ必要はありません。自分の言葉で要望を伝えるだけで、AI モデルから提案が返ってきます。この技術を使えば、報告書を書いたり理解したり、アプリケーションを作成したりといったことが、わずか数秒で可能になります。その可能性と影響力は計り知れません。
 
 このカリキュラムで、スタートアップ企業が教育分野で新たな可能性を切り開くために生成系 AI をどのように利用しているか、またその応用に伴う社会的影響や、技術的な制限によって避けられない課題にどう対処しているかを詳しく見ていきます。
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 このレッスンでは、下記の内容について説明します。
 
 * ビジネスシナリオの紹介: スタートアップのアイデアとミッション
-* 生成系 AI と、技術的な歴史背景
+* 生成 AI と、技術的な歴史背景
 * 大規模言語モデルの内部動作
 * 大規模言語モデルの主な機能と実用的なユースケース
 
 ## 学習目標
 
 このレッスンを修了すると、下記を理解できます：
 
-* 生成系 AI とは何か、そして大規模言語モデルの仕組みを理解する
+* 生成 AI とは何か、そして大規模言語モデルの仕組みを理解する
 * 教育シナリオに重点を置き、さまざまなユース・ケースで大規模言語モデルを活用する方法を理解する
 
 ## シナリオ:　教育関連事業をターゲットにするスタートアップ企業
 
-生成系 AI は AI 技術の最高峰に位置付けられ、かつては不可能と思われていたことにも挑戦し、新たな可能性を広げています。
-生成系 AI モデルは様々な機能と用途で利用可能ですが、このカリキュラムでは、架空のスタートアップ企業を通じて教育分野でどのように革新していくのかを学んでいきます。この新興企業を「スタートアップ」と呼ぶことにします。
+生成 AI は AI 技術の最高峰に位置付けられ、かつては不可能と思われていたことにも挑戦し、新たな可能性を広げています。
+生成 AI モデルは様々な機能と用途で利用可能ですが、このカリキュラムでは、架空のスタートアップ企業を通じて教育分野でどのように革新していくのかを学んでいきます。この新興企業を「スタートアップ」と呼ぶことにします。
 スタートアップは、教育の領域において下記の野心的な目標を持って事業を行っています。
 
 > *世界規模で学習の利便性を高め、教育に対する平等な機会を実現し、学習者一人ひとりの要望に応える個別学習体験を提供します。*
 
 スタートアップ・チームは、現在最も強力なツールである大規模言語モデル(LLM)を活用せず、この目標を達成する事は難しいと考えています。
 
-生成系 AI を利用すると、生徒は 24 時間いつでも問い合わせ可能なバーチャルの教師から、大量の情報や例を得られるようになり、教師も生徒の成績を評価しフィードバックするために、新しいツールが使えられるようになると考えられ、現在の学習方法や指導方法に革命をもたらすと考えられています。
+生成 AI を利用すると、生徒は 24 時間いつでも問い合わせ可能なバーチャルの教師から、大量の情報や例を得られるようになり、教師も生徒の成績を評価しフィードバックするために、新しいツールが使えられるようになると考えられ、現在の学習方法や指導方法に革命をもたらすと考えられています。
 
 ![モニターを見つめる5人の若い学生 -  DALLE2による画像](../../images/students-by-DALLE2.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)
 
 まず、カリキュラム全体を通じて使用する、基本的な概念と用語を定義しましょう。
 
-## 生成系 AI はどのようにして生まれたのでしょうか？
+## 生成 AI はどのようにして生まれたのでしょうか？
 
 最近発表された、生成系 AI モデルは大きな注目を集めていますが、この技術は数十年にわたる開発の歴史があり、初期の研究は 1960 年代までさかのぼります。そして今、AI 技術は [OpenAI の ChatGPT](https://openai.com/chatgpt) や [Bing Chat](https://www.microsoft.com/edge/features/bing-chat?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) のように会話能力を有するなど、人間の認知能力を持つレベルにまで達しています。また、これらのチャットシステムは、Bing の Web 検索における会話でも GPT モデルを採用しています。
 
@@ -164,6 +164,6 @@ A: 3, 大規模言語モデル（LLM）は決定的ではなく、出力結果
 
 ## お疲れ様でした! 次のレッスンを続ける
 
-このレッスンを修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) に進んで、生成系 AI の知識をさらに深めましょう!
+このレッスンを修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) に進んで、生成系 AI の知識をさらに深めましょう!
 
 レッスン 2 にお進みください。そこでは、[様々な LLM の調査と比較](../../../02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)方法に焦点を当てます！

02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md

@@ -186,6 +186,6 @@ A: 3、時間とリソース、高品質のデータがある場合、微調整
 
 ## お疲れ様でした! 次のレッスンを続ける
 
-このレッスン終了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。  
+このレッスン終了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。  
 
 次のレッスン 3 では、[責任ある生成系 AI の利用](../../../03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)について学びます！

03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# 生成系 AI の責任ある使用
+# 生成 AI の責任ある使用
 
-[![生成系 AI の責任ある使用](../../images/03-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)]() 
+[![生成 AI の責任ある使用](../../images/03-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)]() 
 
 > **ビデオは近日公開予定**
 
@@ -10,29 +10,29 @@ AI、特に生成系 AI に強い興味は抱くことは理解できますが
 
 このレッスンでは以下の内容を取り上げます：  
 
-- 生成系 AI アプリケーションを構築する際に、なぜ責任ある AI を重視すべきか
+- 生成 AI アプリケーションを構築する際に、なぜ責任ある AI を重視すべきか
 - 責任ある AI の基本原則と、それが生成系 AI とどう結びつくのか
 - 戦略とツールを使って、責任ある AI の原則をどのように実践するのか
 
 ## 学習目標  
 
 このレッスンを完了すると、以下のことが理解できるようになります：  
 
-- 生成系 AI アプリケーション構築時の、責任ある AI の重要性
-- 生成系 AI アプリケーションの構築時、責任ある AI の基本原則をいつ、どのように検討し適用するか
+- 生成 AI アプリケーション構築時の、責任ある AI の重要性
+- 生成 AI アプリケーションの構築時、責任ある AI の基本原則をいつ、どのように検討し適用するか
 - 責任ある AI の概念を実践するために利用可能なツールと戦略
 
 ## 責任ある AI の原則
 
-生成系 AI に対する興味は、今までにないほど高まっています。この盛り上がりは、新たな開発者や関心、資金をこの領域にもたらしています。これは、生成系 AI を使用して新しい製品や、新しい企業を創業する人々にとって非常に好意的な状況ですが、同時に責任を持って進めることも重要です。  
+生成 AI に対する興味は、今までにないほど高まっています。この盛り上がりは、新たな開発者や関心、資金をこの領域にもたらしています。これは、生成系 AI を使用して新しい製品や、新しい企業を創業する人々にとって非常に好意的な状況ですが、同時に責任を持って進めることも重要です。  
 
 このコースでは、スタートアップが AI を利用した教育製品の実装に焦点を当てます。公平性、包括性、信頼性・安全性、セキュリティ・プライバシー、透明性、説明責任といった責任ある AI の原則に基づいて、これらが製品における生成系 AI の活用と、どのように関連していくのかについて考えます。
 
 ## 責任ある AI を優先すべき理由
 
 製品開発時、利用者の利益を最優先に考える人間中心のアプローチで進めると、最良の結果が得られます。
 
-生成系 AI の特徴は、利用者に役立つ回答、情報、ガイダンス、コンテンツを作成する力にあります。これは多くの手作業を必要とせずに行うことができ、それによって非常に素晴らしい成果を生み出すことができます。しかし、適切な計画と戦略がなければ、残念ながら利用者、製品、そして社会全体に有害な結果をもたらすこともあります。  
+生成 AI の特徴は、利用者に役立つ回答、情報、ガイダンス、コンテンツを作成する力にあります。これは多くの手作業を必要とせずに行うことができ、それによって非常に素晴らしい成果を生み出すことができます。しかし、適切な計画と戦略がなければ、残念ながら利用者、製品、そして社会全体に有害な結果をもたらすこともあります。  
 
 下記より、潜在的に害を及ぼす可能性のある例（全てではありませんが）について見ていきましょう：
 
@@ -131,6 +131,6 @@ A: 2 と 3 が正解です。責任ある AI を使用することで、害を
 
 ## お疲れ様でした! 次のレッスンを続ける
 
-このレッスン終了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。  
+このレッスン終了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。  
 
 レッスン 4 では、[プロンプト・エンジニアリングの基本](../../../04-prompt-engineering-fundamentals/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)について学びます！

05-advanced-prompts/translations/ja-jp/README.md

@@ -192,7 +192,7 @@ AI アシスタントは以下のように回答します。
 
 ### Self-refine, critique the results
 
-生成系 AI や LLM を使用する際、その出力をそのまま信じてはいけません。必ず確認が必要です。なぜなら、LLM は何が正しいかではなく、次に出てくる可能性が最も高いものを提示しているだけだからです。そのため、LLM に自己評価を求め、それによって自己改善するという手法が有効です。
+生成 AI や LLM を使用する際、その出力をそのまま信じてはいけません。必ず確認が必要です。なぜなら、LLM は何が正しいかではなく、次に出てくる可能性が最も高いものを提示しているだけだからです。そのため、LLM に自己評価を求め、それによって自己改善するという手法が有効です。
 
 この手法は以下の手順で行います：  
 
@@ -623,6 +623,6 @@ if __name__ == '__main__':
 
 ## お疲れ様でした!学習を続ける
 
-このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。
+このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。
 
 レッスン 6 では、プロンプト エンジニアリングの知識を応用して[テキスト生成アプリケーションの構築](../../../06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)を行います。

06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md

@@ -646,6 +646,6 @@ completion = openai.Completion.create(model="davinci-002", prompt=prompt, temper
 
 ## お疲れ様でした!　学習を続ける
 
-このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。
+このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。
 
 レッスン 7 では、[チャットアプリケーションの構築](../../../07-building-chat-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)方法を見ていきます。